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J-GLOBAL ID:202002289778420055   整理番号:20A0477345

中国人集団における腎臓深度推定のための一般化モデルの開発:多施設研究【JST・京大機械翻訳】

Development of a generalized model for kidney depth estimation in the Chinese population: A multi-center study
著者 (36件):
資料名:
巻: 124  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W3246A  ISSN: 0720-048X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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異なる中国の地理的地域からの成人患者における腎臓深さ推定のための正確で信頼できる方程式を確立する。この多施設研究は,3年間に中国を横断する6つのマクロ地域から26の画像センターで腹部PET/CTスキャンを伴う東アジアの中国人患者を登録した。年齢,性別,身長,体重,一次疾患および参加者のPETスキャンにおけるその程度を,潜在的予測因子として収集した。CT上の腎臓の深さは,各腎臓の後方皮膚から最前方および最近接後部表面までの垂直距離の平均として定義され,標準参照として測定された。新しい腎臓深さモデルを多重回帰モデルを用いて構築し,その性能をCT測定腎臓深さと比較して推定誤差の絶対値を計算することによって3つの確立したモデルのそれらと比較した。合計2502名の患者を登録し,訓練(n=1653)と試験(n=849)サブセットに分類した。訓練サブセットにおいて,2つの腎臓深さモデルを構築した:左(cm):0.013×年齢+0.117×gender-0.044×高さ+0.087×体重+7.951,Right(cm):0.005×年齢+0.013×gender-0.035×高さ+0.082×体重+7.266(体重:kg,身長:cm,性別=0)。テストサブセットにおいて,分散の一方向解析は,新しいモデルの推定誤差が6つの領域の間で有意に異ならないことを示した。Bland-Altman分析は,新しい方程式が他の既存のモデルと比較してより低い推定バイアス(左:0.039cm,右:0.018cm)を持つことを決定した。新しい方程式は,他の確立されたモデルと比較して,より低い推定誤差で,中国全体からの成人における腎臓深さ推定のために非常に正確であった。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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人間に対する影響 

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